KOMPUTEROWE MODELOWANIE PĘKNIĘĆ NA BAZIE ZDJĘĆ RADIOGRAFICZNYCH
|
|
- Bogna Cichoń
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Lech NAPIERAŁA KOMPUTEROWE MODELOWANIE PĘKNIĘĆ NA BAZIE ZDJĘĆ RADIOGRAFICZNYCH STRESZCZENIE W pracy zaprezentowano algorytm generacji pęknięć jako komputerowych obiektów trójwymiarowych. Przedstawiono metodę ekstrakcji parametrów pęknięcia ze zdjęcia radiograficznego i ich przełożenia na obiekt trójwymiarowy. Zamieszczono również efekty symulowanych prześwietleń z wykorzystaniem sztucznie utworzonych pęknięć. Słowa kluczowe: badania nieniszczące, radiografia, przetwarzanie obrazu, modelowanie pęknięć. WSTĘP Symulacja komputerowa jest potężnym narzędziem, którego wartość trudno przecenić. Posiadanie komputerowego modelu rzeczywistego obiektu jest zazwyczaj bardzo korzystne, gdyż pozwala na stosunkowo tanie, symulacyjne zbadanie jego zachowania w różnych warunkach. Badania nieniszczące nie są tutaj wyjątkiem. W zależności od techniki wytwarzania czy łączenia elementów metalowych (spawanie, odlewanie), pojawia się wiele rozmaitych wad [], takich jak pęcherzyki powietrza, wtrącenia żużlowe czy pęknięcia. Trójwymiarowe modele tych wad mogą łatwo znaleźć szereg zastosowań. mgr inż. Lech NAPIERAŁA lech.napierala@gmail.com Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny, Wydział Elektryczny, Katedra Elektrotechniki Teoretycznej i Informatyki PRACE INSTYTUTU ELEKTROTECHNIKI, zeszyt 243, 29
2 28 L. Napierała Jednym z takich zastosowań jest niewątpliwie tworzenie i testowanie algorytmów automatycznego wyszukiwania defektów. Symulacja pozwoliłaby zarówno na uzupełnienie bazy testowej przy braku wystarczającej ilości rzeczywistych radiogramów, jak i na przetestowanie algorytmu w pewnych szczególnych zastosowaniach. Takim szczególnym zastosowaniem mogłoby być zbadanie zależności pomiędzy rozmiarem pęknięcia a skutecznością jego wykrycia wyjątkowo proste dzięki możliwości skalowania trójwymiarowego modelu. W tej pracy szczególny nacisk został położony na pęknięcia, pominięto inne rodzaje defektów. Modelowanie pęknięć zostało rozważone w dwóch podstawowych wariantach, są to: generacja losowa i generacja na bazie istniejącego radiogramu. Pierwsze podejście może być bardzo pomocne przy szybkim tworzeniu dużej bazy testowych radiogramów. Drugie może posłużyć do precyzyjnego rozpoznawania istniejących defektów. 2. GENERACJA PĘKNIĘĆ LOSOWYCH Podstawą prezentowanych algorytmów jest spostrzeżenie, że pęknięcie w swojej strukturze jest formą grafu [2]. Każde pęknięcie składa się z pewnej ilości gałęzi (odpowiadających krawędziom w grafach) i punktów węzłowych, pomiędzy którymi są one rozciągnięte (odpowiadających grafowym wierzchołkom). Analogia nie jest zupełna, gdyż dla pęknięć ogromne znaczenie ma kształt i grubość gałęzi, co jest raczej pomijane w teorii grafów. Niemniej jednak wiele z algorytmów grafowych można wykorzystać do przetwarzania obiektów pęknięć. 2.. Pęknięcia jednosegmentowe Na początek rozważmy najprostszy przypadek, czyli pęknięcie składające się z jednego tylko segmentu. Ideę jego generacji prezentuje rysunek. Na dwie płaszczyzny prostokątne umieszczone w przestrzeni trójwymiarowej (rys. a) nakładany jest profil wady (rys. b). Jest on przechowywany w pamięci pod postacią macierzy, której wartości interpretowane są jako miara wysunięcia odpowiadającego im punktu z płaszczyzny. Warto zauważyć, że takie przedstawienie pęknięcia jest bardzo ogólne. Prostokątne płaszczyzny mogą być umieszczone w przestrzeni w dowolny sposób, profil pęknięcia może zawierać zupełnie dowolne wartości (mogą to też
3 Komputerowe modelowanie pęknięć na bazie zdjęć radiograficznych 29 być dwa oddzielne profile), można dowolnie zmieniać kierunek wysunięcia punktów z płaszczyzn. Dzięki tej ogólności algorytmu możliwe jest między innymi generowanie przy jego pomocy pęknięć wielosegmentowych. a) b) c) d) Rys.. Generacja pęknięcia jednosegmentowego: a) dwa prostokąty w przestrzeni trójwymiarowej; b) profil pęknięcia; c) profil w przestrzeni 3D; d) gotowe pękniecie, powstałe poprzez zmniejszenie kąta pomiędzy prostokątami z punktu c i zaszycie góry, dołu i przodu #2# #2.2. Pęknięcia wielosegmentowe #2# Pęknięcia wielosegmentowe są generalizacją pęknięć jednosegmentowych (rys. 2). Pojedyncze segmenty umieszczane są jeden za drugim, przy czym prostokątne płaszczyzny segmentów, które kończą się w punktach środkowych pęknięcia, nie stykają się na jego końcu (rys. 2b). a) b) c) d) Rys. 2. Generacja pęknięcia wielosegmentowego: a) pęknięcie jednosegmentowe; b) pęknięcie jednosegmentowe z rozsuniętym końcem; c) dołączony drugi segment; d) dołączony trzeci segment 3. MODELOWANIE PĘKNIĘĆ NA BAZIE RADIOGRAMÓW Głównym celem prezentowanego algorytmu jest ekstrakcja cech rzeczywistego pęknięcia i stworzenie jego modelu trójwymiarowego. Model ten jest
4 3 L. Napierała siłą rzeczy uproszczony, gdyż bazą jest pojedyncze zdjęcie dwuwymiarowe, co nie pozwala na stworzenie pełnego modelu 3D. Uzyskany obiekt jest więc mimo swej trójwymiarowości de facto modelem dwuwymiarowym, rozciągniętym w trzecim wymiarze w celu dokonywania symulowanych prześwietleń. Takie podejście sprawia oczywiście, że model może dość znacznie odbiegać od prawdziwego pęknięcia, dając jedynie zbliżony rezultat przy symulowanym prześwietlaniu w jednym kierunku. Wada ta zostanie wyeliminowana poprzez kompilację informacji z kilku zdjęć jednego pęknięcia pod różnymi kątami pozwoli to na tworzenie pełnych modeli trójwymiarowych, przydatnych do oceny rozległości pęknięcia. Obraz wejściowy Binaryzacja [3] Szkieletyzacja, obcinanie gałęzi Wyznaczanie punktów skrajnych i węzłowych Wyznaczanie siatki połączeń i kształtu linii łączących Wyznaczanie grubości linii w węzłach Generacja obiektu trójwymiarowego na bazie uzyskanych parametrów Rys. 3. Algorytm ekstrakcji cech pęknięcia: schemat blokowy Na wejściu algorytmu znajduje się rzeczywisty radiogram pęknięcia. Zostaje on uproszczony do reprezentacji czarno-białej, po czym dokonywana jest ekstrakcja ważnych parametrów (położenia punktów kluczowych, struktury połączeń, grubości w punktach kluczowych itp.).
5 Komputerowe modelowanie pęknięć na bazie zdjęć radiograficznych Szkieletyzacja i odcinanie gałęzi Szkieletyzacja jednym z najbardziej popularnych przekształceń morfologicznych [4]. Po zastosowaniu na obrazie binarnym pozostawia jedynie te punkty, które znajdowały się w jednakowej odległości od dwóch punktów na obwodzie obrazu oryginalnego. Rezultat szkieletyzacji można zobaczyć na rysunku 4b. a) b) c) ## Rys. 4. Szkieletyzacja i obcinanie gałęzi: a) obraz wejściowy; b) obraz po szkieletyzacji; c) obraz po obcinaniu gałęzi Szkieletyzacja w omawianym algorytmie została przeprowadzona z zastosowaniem wielokrotnego morfologicznego ścieniania elementami strukturalnymi przedstawionymi w () [5], () gdzie oznacza piksel obiektu (czarny), oznacza piksel tła (biały) a to dowolny piksel. Wadą szkieletyzacji jest fakt, że zwracany przez nią wynik zazwyczaj nie jest czystym szkieletem obiektu, ale zawiera wiele niepotrzebnych, wynikających z nieregularnego kształtu krawędzi gałęzi. Z tego też powodu w wielu zastosowaniach po szkieletyzacji korzysta się z algorytmu obcinania gałęzi, również będącego jednym z podstawowych przekształceń morfologicznych [6]. Obcinanie gałęzi skraca wszelkie jednopikselowej grubości fragmenty obrazu o długość zależną od ilości iteracji (rys 4c). W niniejszym algorytmie
6 32 L. Napierała zostało dokonane poprzez kilkukrotnie ścienianie przy użyciu elementów strukturalnych z (2) [5] (2) Ponadto na obrazie zostało jednokrotnie wykonane ścienianie z wykorzystaniem elementów strukturalnych z (3), (3) Było to konieczne, gdyż obcinanie gałęzi przeprowadzone przy pomocy elementów strukturalnych z (2) może pozostawić na obrazie pojedyncze piksele [pasujące do elementów z (3)], które niepotrzebnie skomplikowałyby dalsze kroki algorytmu, nie wnosząc jednocześnie nic do jakości uzyskanego modelu. Obcinanie krawędzi ma jedną ważną wadę w omawianym zastosowaniu. Skraca ono zarówno gałęzie niepotrzebne, wynikające z procesu szkieletyzacji, jak i te potrzebne, oznaczające fragmenty pęknięcia. Może to znacznie zniekształcić modele pęknięć o dużym stosunku szerokości do długości Wyznaczanie punktów kluczowych Wyznaczanie punktów kluczowych jest stosunkowo proste ze względu na fakt, że po przeprowadzeniu szkieletyzacji i obcinania gałęzi zgodnie z algorytmem opisanym w 3., spełniają one pewien warunek. Mianowicie wszystkie punkty kluczowe mają jedną, trzy lub cztery sąsiadujące z nimi grupy pikseli. Dwie grupy pikseli natomiast oznaczają punkty przynależące do gałęzi. Rys. 5. Znajdowanie punktów węzłowych: a) obraz pęknięcia po szkieletyzacji i obcinaniu gałęzi; b) obraz po wyszukaniu punktów kluczowych a) b)
7 Komputerowe modelowanie pęknięć na bazie zdjęć radiograficznych 33 Pęknięcie z wyszukanymi punktami kluczowymi zostało przedstawione na rysunku 5b. Kolor czarny oznacza piksele tła, ciemnoszary punkty z jedną grupą sąsiadującą (końce gałęzi), jasnoszary punkty z dwiema grupami sąsiadującymi (gałęzie), a biały punkt o trzech grypach sąsiadujących. Piksele o czterech grupach sąsiadujących, jakkolwiek możliwe, są bardzo mało prawdopodobne i na przykładowym obrazie nie występują Wyznaczanie siatki połączeń W tym miejscu algorytmu znana jest już ilość i rozmieszczenie wszystkich punktów kluczowych. Ta informacja jest następnie wykorzystana do wyznaczenia sieci połączeń i indeksacji gałęzi. Algorytm rekursywny startuje z punktu kluczowego i nadaje sąsiadującym pikselom ten sam numer aż do momentu, w którym natrafi na kolejny punkt kluczowy. Gdy to się stanie, do listy połączeń dodawana jest informacja, które dwa punkty kluczowe są połączone i jaki indeks ma łącząca je gałąź. Procedura jest powtarzana aż do wyczerpania punktów kluczowych o nieznanych połączeniach. Rys. 6. Siatka połączeń 3.4. Wyznaczanie kształtu gałęzi #2# Jak było poprzednio opisane, profil pęknięcia przechowywany jest w macierzy, której wartości są interpretowane jako miara wysunięcia odpowiadającego im punktu z zadanej płaszczyzny prostokątnej. W celu uzyskania tego profilu stosowane jest pewne uproszczenie. Profil mierzony jest w odniesieniu do linii prostej łączącej dwa punkty kluczowe. Wprowadza to pewne niewielkie zniekształcenie, gdyż jest on następnie umieszczany na dwóch płaszczyznach prostokątnych, które leżą blisko tej linii, ale są do niej nachylone pod niewielkimi kątami. Macierz profilu generowana jest z wartościami wysunięcia punktów uzyskanymi w odniesieniu do linii prostej łączącej punkty kluczowe (rys. 7).
8 34 L. Napierała Wartości te są następnie umieszczone w macierzy profilu w taki sposób, że wszystkie komórki w jednej kolumnie mają te same wartości. Jest to uproszczenie wynikające z faktu, że pojedynczy dwuwymiarowy radiogram nie pozwala na pełne odwzorowanie trójwymiarowe. a) b) c) d) Rys. 7. Pomiar wartości wysunięcia punktów względem prostej łączącej punkty kluczowe 4. WYNIKI SYMULACJI I PODSUMOWANIE #2# Symulacje zostały przeprowadzone z zastosowanie oprogramowania artist, zarówno dla pęknięć generowanych losowo jak i na bazie zdjęć radiograficznych. Rysunki 8 i 9 przedstawiają losowo wygenerowane pęknięcia wielosegmentowe i odpowiadające im symulowane radiogramy. Rysunki i przedstawiają obiekty pęknięć wygenerowane na bazie zdjęć radiograficznych i wynik ich symulowanego prześwietlenia. a) b) Rys. 8. Pęknięcie losowe: a) Trójwymiarowy model; b) efekt symulowanego prześwietlenia
9 Komputerowe modelowanie pęknięć na bazie zdjęć radiograficznych 35 a) b) Rys. 9. Pęknięcie losowe: a) Trójwymiarowy model; b) efekt symulowanego prześwietlenia a) b) c) Rys.. Pęknięcie wygenerowane na bazie radiogramu: a) Oryginalny radiogram; b) trójwymiarowy model pęknięcia; c) efekt symulowanego prześwietlenia a) b) c) Rys.. Pęknięcie wygenerowane na bazie radiogramu: a) Oryginalny radiogram; b) trójwymiarowy model pęknięcia; c) efekt symulowanego prześwietlenia Zaprezentowana metoda pozwala na tworzenie trójwymiarowych modeli pęknięć, zarówno losowych, jak i na bazie zdjęć radiograficznych. Symulacje przeprowadzone z użyciem tych modeli zachowują wysoki stopień podobieństwa do przykładów rzeczywistych. Użycie opisanego algorytmu może ułatwić rozwój algorytmów detekcji i rozpoznawania pęknięć.
10 36 L. Napierała LITERATURA. Mery D., Jaeger T., Gilbert D.: A Review of Methods for Automated Recognition of Casting Defects Kaufmann M., Wagner D.: Drawing Graphs Methods and Models, Springer, Gupta M. R., Jacobson N. P., Garcia E. K.: OCR binarization and mage pre-processing for searching historical documents, Pattern Recognition 4 (27), Tadeusiewicz R.: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazu, Wydawnictwo Fundacji Postępu Telekomunikacji, Kraków Russ J. C.: The Image Processing Handbook Fifth Edition, Taylor and Francis Group, Ritter G.., Wilson J. N.: Handbook of Computer Vision Algorithms in Image Algebra Second Edition, CRC Press, 2. Rękopis dostarczono dnia r. Opiniował: dr hab. inż. Jacek Starzyński COMPUTER CRACK MODELLING BASED ON REAL-LIFE RADIOGRAPHIC IMAGES L. NAPIERAŁA ABSTRACT In this paper algorithm for generation of cracks as a three-dimensional objects has been presented. Method for extraction of crack s parameters from radiographic image has also been discussed. Results of simulated x-raying with artificial cracks have been included. Mgr inż. Lech NAPIERAŁA ukończył Politechnikę Szczecińską na kierunku Elektronika i Telekomunikacja. Obecnie doktorant na wydziale Elektrycznym Zachodniopomorskiego Uniwersytetu Technologicznego w Szczecinie. Zajmuje się przetwarzaniem i analizą obrazów, ze szczególnym uwzględnieniem zastosowań w radiograficznych badań nieniszczących.
Przetwarzanie obrazów wykład 7. Adam Wojciechowski
Przetwarzanie obrazów wykład 7 Adam Wojciechowski Przekształcenia morfologiczne Przekształcenia podobne do filtrów, z tym że element obrazu nie jest modyfikowany zawsze lecz tylko jeśli spełniony jest
Bardziej szczegółowoAutomatyczne tworzenie trójwymiarowego planu pomieszczenia z zastosowaniem metod stereowizyjnych
Automatyczne tworzenie trójwymiarowego planu pomieszczenia z zastosowaniem metod stereowizyjnych autor: Robert Drab opiekun naukowy: dr inż. Paweł Rotter 1. Wstęp Zagadnienie generowania trójwymiarowego
Bardziej szczegółowoAnaliza obrazów - sprawozdanie nr 3
Analiza obrazów - sprawozdanie nr 3 Przekształcenia morfologiczne Przekształcenia morfologiczne wywodzą się z morfologii matematycznej, czyli dziedziny, która opiera się na teorii zbiorów, topologii i
Bardziej szczegółowo9. OBRAZY i FILTRY BINARNE 9.1 Erozja, dylatacja, zamykanie, otwieranie
9. OBRAZY i FILTRY BINARNE 9.1 Erozja, dylatacja, zamykanie, otwieranie Obrazy binarne to takie, które mają tylko dwa poziomy szarości: 0 i 1 lub 0 i 255. ImageJ wykorzystuje to drugie rozwiązanie - obrazy
Bardziej szczegółowoPROBLEM ROZMIESZCZENIA MASZYN LICZĄCYCH W DUŻYCH SYSTEMACH PRZEMYSŁOWYCH AUTOMATYCZNIE STEROWANYCH
CZESŁAW KULIK PROBLEM ROZMIESZCZENIA MASZYN LICZĄCYCH W DUŻYCH SYSTEMACH PRZEMYSŁOWYCH AUTOMATYCZNIE STEROWANYCH Duże systemy przemysłowe, jak kopalnie, kombinaty metalurgiczne, chemiczne itp., mają złożoną
Bardziej szczegółowoCyfrowe przetwarzanie obrazów. Dr inż. Michał Kruk
Cyfrowe przetwarzanie obrazów Dr inż. Michał Kruk Przekształcenia morfologiczne Morfologia matematyczna została stworzona w latach sześddziesiątych w Wyższej Szkole Górniczej w Paryżu (Ecole de Mines de
Bardziej szczegółowoZygmunt Wróbel i Robert Koprowski. Praktyka przetwarzania obrazów w programie Matlab
Zygmunt Wróbel i Robert Koprowski Praktyka przetwarzania obrazów w programie Matlab EXIT 2004 Wstęp 7 CZĘŚĆ I 9 OBRAZ ORAZ JEGO DYSKRETNA STRUKTURA 9 1. Obraz w programie Matlab 11 1.1. Reprezentacja obrazu
Bardziej szczegółowoReprezentacja i analiza obszarów
Cechy kształtu Topologiczne Geometryczne spójność liczba otworów liczba Eulera szkielet obwód pole powierzchni środek ciężkości ułożenie przestrzenne momenty wyższych rzędów promienie max-min centryczność
Bardziej szczegółowoSpacery losowe generowanie realizacji procesu losowego
Spacery losowe generowanie realizacji procesu losowego Michał Krzemiński Streszczenie Omówimy metodę generowania trajektorii spacerów losowych (błądzenia losowego), tj. szczególnych procesów Markowa z
Bardziej szczegółowoZastosowanie CP-grafów do generacji siatek
Zastosowanie CP-grafów do generacji siatek 1 Cel zajęć Celem zajęć jest praktyczne zaznajomienie się z pojęciem CP-grafu i gramatyk grafowych, przy pomocy których można je tworzyć i nimi manipulować. Jako
Bardziej szczegółowoAlgorytmy decyzyjne będące alternatywą dla sieci neuronowych
Algorytmy decyzyjne będące alternatywą dla sieci neuronowych Piotr Dalka Przykładowe algorytmy decyzyjne Sztuczne sieci neuronowe Algorytm k najbliższych sąsiadów Kaskada klasyfikatorów AdaBoost Naiwny
Bardziej szczegółowoWYKŁAD 12. Analiza obrazu Wyznaczanie parametrów ruchu obiektów
WYKŁAD 1 Analiza obrazu Wyznaczanie parametrów ruchu obiektów Cel analizy obrazu: przedstawienie każdego z poszczególnych obiektów danego obrazu w postaci wektora cech dla przeprowadzenia procesu rozpoznania
Bardziej szczegółowoDiagnostyka obrazowa
Diagnostyka obrazowa 1. Cel ćwiczenia Ćwiczenie czwarte Przekształcenia morfologiczne obrazu Ćwiczenie ma na celu zapoznanie uczestników kursu Diagnostyka obrazowa z definicjami operacji morfologicznych
Bardziej szczegółowoRZUTOWANIE PROSTOKĄTNE
RZUTOWANIE PROSTOKĄTNE WPROWADZENIE Wykonywanie rysunku technicznego - zastosowanie Rysunek techniczny przedmiotu jest najczęściej podstawą jego wykonania, dlatego odwzorowywany przedmiot nie powinien
Bardziej szczegółowoDwufazowy system monitorowania obiektów. Karina Murawko, Michał Wiśniewski
Dwufazowy system monitorowania obiektów Karina Murawko, Michał Wiśniewski Instytut Grafiki Komputerowej i Systemów Multimedialnych Wydziału Informatyki Politechniki Szczecińskiej Streszczenie W artykule
Bardziej szczegółowoModelowanie krzywych i powierzchni
3 Modelowanie krzywych i powierzchni Modelowanie powierzchniowe jest kolejną metodą po modelowaniu bryłowym sposobem tworzenia części. Jest to też sposób budowy elementu bardziej skomplikowany i wymagający
Bardziej szczegółowoReprezentacja i analiza obszarów
Cechy kształtu Topologiczne Geometryczne spójność liczba otworów liczba Eulera szkielet obwód pole powierzchni środek cięŝkości ułoŝenie przestrzenne momenty wyŝszych rzędów promienie max-min centryczność
Bardziej szczegółowoRozpoznawanie obrazów na przykładzie rozpoznawania twarzy
Rozpoznawanie obrazów na przykładzie rozpoznawania twarzy Wykorzystane materiały: Zadanie W dalszej części prezentacji będzie omawiane zagadnienie rozpoznawania twarzy Problem ten można jednak uogólnić
Bardziej szczegółowoMetody Programowania
POLITECHNIKA KRAKOWSKA - WIEiK KATEDRA AUTOMATYKI i TECHNIK INFORMACYJNYCH Metody Programowania www.pk.edu.pl/~zk/mp_hp.html Wykładowca: dr inż. Zbigniew Kokosiński zk@pk.edu.pl Wykład 8: Wyszukiwanie
Bardziej szczegółowoWykład z Technologii Informacyjnych. Piotr Mika
Wykład z Technologii Informacyjnych Piotr Mika Uniwersalna forma graficznego zapisu algorytmów Schemat blokowy zbiór bloków, powiązanych ze sobą liniami zorientowanymi. Jest to rodzaj grafu, którego węzły
Bardziej szczegółowoMetoda określania pozycji wodnicy statków na podstawie pomiarów odległości statku od głowic laserowych
inż. Marek Duczkowski Metoda określania pozycji wodnicy statków na podstawie pomiarów odległości statku od głowic laserowych słowa kluczowe: algorytm gradientowy, optymalizacja, określanie wodnicy W artykule
Bardziej szczegółowoDROGA ROZWOJU OD PROJEKTOWANIA 2D DO 3D Z WYKORZYSTANIEM SYSTEMÓW CAD NA POTRZEBY PRZEMYSŁU SAMOCHODOWEGO
Marta KORDOWSKA, Andrzej KARACZUN, Wojciech MUSIAŁ DROGA ROZWOJU OD PROJEKTOWANIA 2D DO 3D Z WYKORZYSTANIEM SYSTEMÓW CAD NA POTRZEBY PRZEMYSŁU SAMOCHODOWEGO Streszczenie W artykule omówione zostały zintegrowane
Bardziej szczegółowoMetody kodowania wybranych cech biometrycznych na przykładzie wzoru naczyń krwionośnych dłoni i przedramienia. Mgr inż.
Metody kodowania wybranych cech biometrycznych na przykładzie wzoru naczyń krwionośnych dłoni i przedramienia Mgr inż. Dorota Smorawa Plan prezentacji 1. Wprowadzenie do zagadnienia 2. Opis urządzeń badawczych
Bardziej szczegółowoWYKORZYSTANIE MES DO WYZNACZANIA WPŁYWU PĘKNIĘCIA W STOPIE ZĘBA KOŁA NA ZMIANĘ SZTYWNOŚCI ZAZĘBIENIA
ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ 2009 Seria: TRANSPORT z. 65 Nr kol. 1807 Tomasz FIGLUS, Piotr FOLĘGA, Piotr CZECH, Grzegorz WOJNAR WYKORZYSTANIE MES DO WYZNACZANIA WPŁYWU PĘKNIĘCIA W STOPIE ZĘBA
Bardziej szczegółowoReprezentacje grafów nieskierowanych Reprezentacje grafów skierowanych. Wykład 2. Reprezentacja komputerowa grafów
Wykład 2. Reprezentacja komputerowa grafów 1 / 69 Macierz incydencji Niech graf G będzie grafem nieskierowanym bez pętli o n wierzchołkach (x 1, x 2,..., x n) i m krawędziach (e 1, e 2,..., e m). 2 / 69
Bardziej szczegółowoS O M SELF-ORGANIZING MAPS. Przemysław Szczepańczyk Łukasz Myszor
S O M SELF-ORGANIZING MAPS Przemysław Szczepańczyk Łukasz Myszor Podstawy teoretyczne Map Samoorganizujących się stworzył prof. Teuvo Kohonen (1982 r.). SOM wywodzi się ze sztucznych sieci neuronowych.
Bardziej szczegółowoZastosowanie stereowizji do śledzenia trajektorii obiektów w przestrzeni 3D
Zastosowanie stereowizji do śledzenia trajektorii obiektów w przestrzeni 3D autorzy: Michał Dajda, Łojek Grzegorz opiekun naukowy: dr inż. Paweł Rotter I. O projekcie. 1. Celem projektu było stworzenie
Bardziej szczegółowoĆwiczenie nr 8 - Modyfikacje części, tworzenie brył złożonych
Ćwiczenie nr 8 - Modyfikacje części, tworzenie brył złożonych Wprowadzenie Utworzone elementy bryłowe należy traktować jako wstępnie wykonane elementy, które dopiero po dalszej obróbce będą gotowymi częściami
Bardziej szczegółowoPodstawy OpenCL część 2
Podstawy OpenCL część 2 1. Napisz program dokonujący mnożenia dwóch macierzy w wersji sekwencyjnej oraz OpenCL. Porównaj czasy działania obu wersji dla różnych wielkości macierzy, np. 16 16, 128 128, 1024
Bardziej szczegółowoKATEDRA MECHANIKI I PODSTAW KONSTRUKCJI MASZYN. Instrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych z elementów analizy obrazów
POLITECHNIKA OPOLSKA KATEDRA MECHANIKI I PODSTAW KONSTRUKCJI MASZYN Instrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych z elementów analizy obrazów Przetwarzanie obrazu: skalowanie miary i korekcja perspektywy. Opracował:
Bardziej szczegółowoOpis postępowania przy eksportowaniu geometrii z systemu Unigraphics NX do pakietu PANUKL (ver. A)
1 Opis postępowania przy eksportowaniu geometrii z systemu Unigraphics NX do pakietu PANUKL (ver. A) Przedstawiony poniżej schemat przygotowania geometrii w systemie Unigraphics NX na potrzeby programu
Bardziej szczegółowoSystemy uczące się Lab 4
Systemy uczące się Lab 4 dr Przemysław Juszczuk Katedra Inżynierii Wiedzy, Uniwersytet Ekonomiczny 26 X 2018 Projekt zaliczeniowy Podstawą zaliczenia ćwiczeń jest indywidualne wykonanie projektu uwzględniającego
Bardziej szczegółowo6. Organizacja dostępu do danych przestrzennych
6. Organizacja dostępu do danych przestrzennych Duża liczba danych przestrzennych oraz ich specyficzny charakter sprawiają, że do sprawnego funkcjonowania systemu, przetwarzania zgromadzonych w nim danych,
Bardziej szczegółowoZłożoność obliczeniowa zadania, zestaw 2
Złożoność obliczeniowa zadania, zestaw 2 Określanie złożoności obliczeniowej algorytmów, obliczanie pesymistycznej i oczekiwanej złożoności obliczeniowej 1. Dana jest tablica jednowymiarowa A o rozmiarze
Bardziej szczegółowoManipulator OOO z systemem wizyjnym
Studenckie Koło Naukowe Robotyki Encoder Wydział Automatyki, Elektroniki i Informatyki Politechnika Śląska Manipulator OOO z systemem wizyjnym Raport z realizacji projektu Daniel Dreszer Kamil Gnacik Paweł
Bardziej szczegółowoCyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 10 AiR III
1 Niniejszy dokument zawiera materiały do wykładu z przedmiotu Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów. Jest on udostępniony pod warunkiem wykorzystania wyłącznie do własnych, prywatnych potrzeb i może
Bardziej szczegółowoWykrywanie twarzy na zdjęciach przy pomocy kaskad
Wykrywanie twarzy na zdjęciach przy pomocy kaskad Analiza i przetwarzanie obrazów Sebastian Lipnicki Informatyka Stosowana,WFIIS Spis treści 1. Wstęp... 3 2. Struktura i funkcjonalnośd... 4 3. Wyniki...
Bardziej szczegółowoZamiana reprezentacji wektorowej na rastrową - rasteryzacja
MODEL RASTROWY Siatka kwadratów lub prostokątów stanowi elementy rastra. Piksel - pojedynczy element jest najmniejszą rozróŝnialną jednostką powierzchniową, której własności są opisane atrybutami. Model
Bardziej szczegółowoAnaliza skupień. Analiza Skupień W sztucznej inteligencji istotną rolę ogrywają algorytmy grupowania
Analiza skupień W sztucznej inteligencji istotną rolę ogrywają algorytmy grupowania Analiza Skupień Elementy składowe procesu grupowania obiekt Ekstrakcja cech Sprzężenie zwrotne Grupowanie klastry Reprezentacja
Bardziej szczegółowoOperacje morfologiczne w przetwarzaniu obrazu
Przekształcenia morfologiczne obrazu wywodzą się z morfologii matematycznej działu matematyki opartego na teorii zbiorów Wykorzystuje się do filtracji morfologicznej, wyszukiwania informacji i analizy
Bardziej szczegółowoEgzamin / zaliczenie na ocenę*
WYDZIAŁ PODSTAWOWYCH PROBLEMÓW TECHNIKI Zał. nr 4 do ZW 33/01 KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim: DIAGNOSTYKA OBRAZOWA Nazwa w języku angielskim: DIAGNOSTIC IMAGING Kierunek studiów (jeśli dotyczy):
Bardziej szczegółowoMatematyczne Podstawy Informatyki
Matematyczne Podstawy Informatyki dr inż. Andrzej Grosser Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska Rok akademicki 2013/2014 Informacje podstawowe 1. Konsultacje: pokój
Bardziej szczegółowoProjekt rejestratora obiektów trójwymiarowych na bazie frezarki CNC. The project of the scanner for three-dimensional objects based on the CNC
Dr inż. Henryk Bąkowski, e-mail: henryk.bakowski@polsl.pl Politechnika Śląska, Wydział Transportu Mateusz Kuś, e-mail: kus.mate@gmail.com Jakub Siuta, e-mail: siuta.jakub@gmail.com Andrzej Kubik, e-mail:
Bardziej szczegółowoPattern Classification
Pattern Classification All materials in these slides were taken from Pattern Classification (2nd ed) by R. O. Duda, P. E. Hart and D. G. Stork, John Wiley & Sons, 2000 with the permission of the authors
Bardziej szczegółowoInstytut Politechniczny Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa. Diagnostyka i niezawodność robotów
Instytut Politechniczny Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa Diagnostyka i niezawodność robotów Laboratorium nr 6 Model matematyczny elementu naprawialnego Prowadzący: mgr inż. Marcel Luzar Cele ćwiczenia:
Bardziej szczegółowoImplementacja filtru Canny ego
ANALIZA I PRZETWARZANIE OBRAZÓW Implementacja filtru Canny ego Autor: Katarzyna Piotrowicz Kraków,2015-06-11 Spis treści 1. Wstęp... 1 2. Implementacja... 2 3. Przykłady... 3 Porównanie wykrytych krawędzi
Bardziej szczegółowoWYZNACZANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODAMI SYMULACYJNYMI
WYZNACZANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODAMI SYMULACYJNYMI Stefan WÓJTOWICZ, Katarzyna BIERNAT ZAKŁAD METROLOGII I BADAŃ NIENISZCZĄCYCH INSTYTUT ELEKTROTECHNIKI ul. Pożaryskiego 8, 04-703 Warszawa tel. (0)
Bardziej szczegółowoModelowanie dłoni. 1. Obraz referencyjny
Modelowanie dłoni 1. Obraz referencyjny Obrazy referencyjne ustawiamy na panelach Properties (uaktywnienie/dezaktywacja klawiszem N), w zakładce Backgraund Images. Należy zaznaczyć opcje wyświetlania obrazu
Bardziej szczegółowoAUTOMATYCZNE ROZPOZNAWANIE PUNKTÓW KONTROLNYCH GŁOWY SŁUŻĄCYCH DO 3D MODELOWANIA JEJ ANATOMII I DYNAMIKI
AUTOMATYCZNE ROZPOZNAWANIE PUNKTÓW KONTROLNYCH GŁOWY SŁUŻĄCYCH DO 3D MODELOWANIA JEJ ANATOMII I DYNAMIKI Tomasz Huczek Promotor: dr Adrian Horzyk Cel pracy Zasadniczym celem pracy było stworzenie systemu
Bardziej szczegółowoTeoria grafów dla małolatów. Andrzej Przemysław Urbański Instytut Informatyki Politechnika Poznańska
Teoria grafów dla małolatów Andrzej Przemysław Urbański Instytut Informatyki Politechnika Poznańska Wstęp Matematyka to wiele różnych dyscyplin Bowiem świat jest bardzo skomplikowany wymaga rozważenia
Bardziej szczegółowoi ruchów użytkownika komputera za i pozycjonujący oczy cyberagenta internetowego na oczach i akcjach użytkownika Promotor: dr Adrian Horzyk
System śledzenia oczu, twarzy i ruchów użytkownika komputera za pośrednictwem kamery internetowej i pozycjonujący oczy cyberagenta internetowego na oczach i akcjach użytkownika Mirosław ł Słysz Promotor:
Bardziej szczegółowoWPŁYW SZYBKOŚCI STYGNIĘCIA NA WŁASNOŚCI TERMOFIZYCZNE STALIWA W STANIE STAŁYM
2/1 Archives of Foundry, Year 200, Volume, 1 Archiwum Odlewnictwa, Rok 200, Rocznik, Nr 1 PAN Katowice PL ISSN 1642-308 WPŁYW SZYBKOŚCI STYGNIĘCIA NA WŁASNOŚCI TERMOFIZYCZNE STALIWA W STANIE STAŁYM D.
Bardziej szczegółowoGrafika Komputerowa Wykład 4. Synteza grafiki 3D. mgr inż. Michał Chwesiuk 1/30
Wykład 4 mgr inż. 1/30 Synteza grafiki polega na stworzeniu obrazu w oparciu o jego opis. Synteza obrazu w grafice komputerowej polega na wykorzystaniu algorytmów komputerowych do uzyskania obrazu cyfrowego
Bardziej szczegółowoDiagnostyka obrazowa
Diagnostyka obrazowa Ćwiczenie czwarte Przekształcenia morfologiczne obrazu 1 Cel ćwiczenia Ćwiczenie ma na celu zapoznanie uczestników kursu Diagnostyka obrazowa z definicjami operacji morfologicznych
Bardziej szczegółowoSpośród licznych filtrów nieliniowych najlepszymi właściwościami odznacza się filtr medianowy prosty i skuteczny.
Filtracja nieliniowa może być bardzo skuteczną metodą polepszania jakości obrazów Filtry nieliniowe Filtr medianowy Spośród licznych filtrów nieliniowych najlepszymi właściwościami odznacza się filtr medianowy
Bardziej szczegółowoPrzetwarzanie obrazu
Przetwarzanie obrazu Przegląd z uwzględnieniem obrazowej bazy danych Tatiana Jaworska Jaworska@ibspan.waw.pl www.ibspan.waw.pl/~jaworska Umiejscowienie przetwarzania obrazu Plan prezentacji Pojęcia podstawowe
Bardziej szczegółowob) bc a Rys. 1. Tablice Karnaugha dla funkcji o: a) n=2, b) n=3 i c) n=4 zmiennych.
DODATEK: FUNKCJE LOGICZNE CD. 1 FUNKCJE LOGICZNE 1. Tablice Karnaugha Do reprezentacji funkcji boolowskiej n-zmiennych można wykorzystać tablicę prawdy o 2 n wierszach lub np. tablice Karnaugha. Tablica
Bardziej szczegółowoProjekt i implementacja systemu wspomagania planowania w języku Prolog
Projekt i implementacja systemu wspomagania planowania w języku Prolog Kraków, 29 maja 2007 Plan prezentacji 1 Wstęp Czym jest planowanie? Charakterystyka procesu planowania 2 Przeglad istniejacych rozwiazań
Bardziej szczegółowoSkanowanie trójwymiarowej przestrzeni pomieszczeñ
AUTOMATYKA 2008 Tom 12 Zeszyt 3 S³awomir Je ewski*, Micha³ Jaros* Skanowanie trójwymiarowej przestrzeni pomieszczeñ 1. Wprowadzenie Obecnie w erze komputerów, które pozwalaj¹ na wizualizacje scen nie tylko
Bardziej szczegółowoOdciski palców ekstrakcja cech
Kolasa Natalia Odciski palców ekstrakcja cech Biometria sprawozdanie z laboratorium 4 1. Wstęp Biometria zajmuje się rozpoznawaniem człowieka na podstawie jego cech biometrycznych. Jest to możliwe ponieważ
Bardziej szczegółowo1. Dockbar, CMS + wyszukiwarka aplikacji Dodawanie portletów Widok zawartości stron... 3
DODAJEMY TREŚĆ DO STRONY 1. Dockbar, CMS + wyszukiwarka aplikacji... 2 2. Dodawanie portletów... 3 Widok zawartości stron... 3 Omówienie zawartości portletu (usunięcie ramki itd.)... 4 3. Ikonki wybierz
Bardziej szczegółowoIMPLEMENTATION OF THE SPECTRUM ANALYZER ON MICROCONTROLLER WITH ARM7 CORE IMPLEMENTACJA ANALIZATORA WIDMA NA MIKROKONTROLERZE Z RDZENIEM ARM7
Łukasz Deńca V rok Koło Techniki Cyfrowej dr inż. Wojciech Mysiński opiekun naukowy IMPLEMENTATION OF THE SPECTRUM ANALYZER ON MICROCONTROLLER WITH ARM7 CORE IMPLEMENTACJA ANALIZATORA WIDMA NA MIKROKONTROLERZE
Bardziej szczegółowoIZOTOPOWE BADANIA RADIOGRAFICZNE ZŁĄCZY SPAWANYCH O RÓŻNYCH GRUBOŚCIACH WEDŁUG PN-EN 1435.
IZOTOPOWE BADANIA RADIOGRAFICZNE ZŁĄCZY SPAWANYCH O RÓŻNYCH GRUBOŚCIACH WEDŁUG PN-EN 1435. Dr inż. Ryszard Świątkowski Mgr inż. Jacek Haras Inż. Tadeusz Belka 1. WSTĘP I CEL PRACY Porównując normę europejską
Bardziej szczegółowoDetekcja punktów zainteresowania
Informatyka, S2 sem. Letni, 2013/2014, wykład#8 Detekcja punktów zainteresowania dr inż. Paweł Forczmański Katedra Systemów Multimedialnych, Wydział Informatyki ZUT 1 / 61 Proces przetwarzania obrazów
Bardziej szczegółowoDiagramy ERD. Model struktury danych jest najczęściej tworzony z wykorzystaniem diagramów pojęciowych (konceptualnych). Najpopularniejszym
Diagramy ERD. Model struktury danych jest najczęściej tworzony z wykorzystaniem diagramów pojęciowych (konceptualnych). Najpopularniejszym konceptualnym modelem danych jest tzw. model związków encji (ERM
Bardziej szczegółowoWymagania edukacyjne na ocenę z informatyki klasa 3
Wymagania edukacyjne na ocenę z informatyki klasa 3 0. Logo [6 godz.] PODSTAWA PROGRAMOWA: Rozwiązywanie problemów i podejmowanie decyzji z wykorzystaniem komputera, stosowanie podejścia algorytmicznego.
Bardziej szczegółowoModelowanie i wstęp do druku 3D Wykład 1. Robert Banasiak
Modelowanie i wstęp do druku 3D Wykład 1 Robert Banasiak Od modelu 3D do wydruku 3D Typowa droga...czasem wyboista... Pomysł!! Modeler 3D Przygotowanie modelu do druku Konfiguracja Programu do drukowania
Bardziej szczegółowoInstytut Politechniczny Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa. Diagnostyka i niezawodność robotów
Instytut Politechniczny Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa Diagnostyka i niezawodność robotów Laboratorium nr 4 Modelowanie niezawodności prostych struktur sprzętowych Prowadzący: mgr inż. Marcel Luzar Cel
Bardziej szczegółowoRYSUNEK TECHNICZNY BUDOWLANY RZUTOWANIE PROSTOKĄTNE
RYSUNEK TECHNICZNY BUDOWLANY MOJE DANE dr inż. Sebastian Olesiak Katedra Geomechaniki, Budownictwa i Geotechniki Pokój 309, pawilon A-1 (poddasze) e-mail: olesiak@agh.edu.pl WWW http://home.agh.edu.pl/olesiak
Bardziej szczegółowoWidzenie komputerowe (computer vision)
Widzenie komputerowe (computer vision) dr inż. Marcin Wilczewski 2018/2019 Organizacja zajęć Tematyka wykładu Cele Python jako narzędzie uczenia maszynowego i widzenia komputerowego. Binaryzacja i segmentacja
Bardziej szczegółowoXQTav - reprezentacja diagramów przepływu prac w formacie SCUFL przy pomocy XQuery
http://xqtav.sourceforge.net XQTav - reprezentacja diagramów przepływu prac w formacie SCUFL przy pomocy XQuery dr hab. Jerzy Tyszkiewicz dr Andrzej Kierzek mgr Jacek Sroka Grzegorz Kaczor praca mgr pod
Bardziej szczegółowoAPIO. W7 SPECYFIKACJA (UŻYCIA) DOSTĘPU DO DANYCH I SPOSOBU ICH PRZETWARZANIA 1. METODA CRUD 2. LOGIKA FUNKCJI
APIO. W7 SPECYFIKACJA (UŻYCIA) DOSTĘPU DO DANYCH I SPOSOBU ICH PRZETWARZANIA 1. METODA CRUD 2. LOGIKA FUNKCJI dr inż. Grażyna Hołodnik-Janczura W8/K4 CO SIĘ MOŻE DZIAĆ PODCZAS WYKONYWANIA BIZNESOWEJ FUNKCJI
Bardziej szczegółowoSCENARIUSZ LEKCJI. Dzielenie wielomianów z wykorzystaniem schematu Hornera
Autorzy scenariusza: SCENARIUSZ LEKCJI OPRACOWANY W RAMACH PROJEKTU: INFORMATYKA MÓJ SPOSÓB NA POZNANIE I OPISANIE ŚWIATA. PROGRAM NAUCZANIA INFORMATYKI Z ELEMENTAMI PRZEDMIOTÓW MATEMATYCZNO-PRZYRODNICZYCH
Bardziej szczegółowoPrzetwarzanie obrazów wykład 4
Przetwarzanie obrazów wykład 4 Adam Wojciechowski Wykład opracowany na podstawie Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów R. Tadeusiewicz, P. Korohoda Filtry nieliniowe Filtry nieliniowe (kombinowane)
Bardziej szczegółowoPorównanie algorytmów wyszukiwania najkrótszych ścieżek międz. grafu. Daniel Golubiewski. 22 listopada Instytut Informatyki
Porównanie algorytmów wyszukiwania najkrótszych ścieżek między wierzchołkami grafu. Instytut Informatyki 22 listopada 2015 Algorytm DFS w głąb Algorytm przejścia/przeszukiwania w głąb (ang. Depth First
Bardziej szczegółowoPROPOZYCJA ZASTOSOWANIA WYMIARU PUDEŁKOWEGO DO OCENY ODKSZTAŁCEŃ PRZEBIEGÓW ELEKTROENERGETYCZNYCH
Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych Nr 56 Politechniki Wrocławskiej Nr 56 Studia i Materiały Nr 24 2004 Krzysztof PODLEJSKI *, Sławomir KUPRAS wymiar fraktalny, jakość energii
Bardziej szczegółowoZastosowania Robotów Mobilnych
Zastosowania Robotów Mobilnych Temat: Zapoznanie ze środowiskiem Microsoft Robotics Developer Studio na przykładzie prostych problemów nawigacji. 1) Wstęp: Microsoft Robotics Developer Studio jest popularnym
Bardziej szczegółowoĆwiczenie 12/13. Komputerowy hologram Fouriera. Wprowadzenie teoretyczne
Ćwiczenie 12/13 Komputerowy hologram Fouriera. Wprowadzenie teoretyczne W klasycznej holografii w wyniku interferencji dwóch wiązek: wiązki światła zmodyfikowanej przez pewien przedmiot i spójnej z nią
Bardziej szczegółowoKsięgarnia internetowa Lubię to!» Nasza społeczność
Kup książkę Poleć książkę Oceń książkę Księgarnia internetowa Lubię to!» Nasza społeczność Spis treści Rozdział 1. Zastosowanie komputera w życiu codziennym... 5 Rozdział 2. Elementy zestawu komputerowego...13
Bardziej szczegółowoPodstawy programowanie systemów wizyjnych InSight firmy Cognex. Środowisku InSight Explorer / Spreadshee
Podstawy programowanie systemów wizyjnych InSight firmy Cognex Środowisku InSight Explorer / Spreadshee Opis zadania: Wykrycie umownych różnic pomiędzy wzorcową płytką testową i płytkami zawierającymi
Bardziej szczegółowoBIBLIOTEKA PROGRAMU R - BIOPS. Narzędzia Informatyczne w Badaniach Naukowych Katarzyna Bernat
BIBLIOTEKA PROGRAMU R - BIOPS Narzędzia Informatyczne w Badaniach Naukowych Katarzyna Bernat Biblioteka biops zawiera funkcje do analizy i przetwarzania obrazów. Operacje geometryczne (obrót, przesunięcie,
Bardziej szczegółowoMODELOWANIE NUMERYCZNE POLA PRZEPŁYWU WOKÓŁ BUDYNKÓW
1. WSTĘP MODELOWANIE NUMERYCZNE POLA PRZEPŁYWU WOKÓŁ BUDYNKÓW mgr inż. Michał FOLUSIAK Instytut Lotnictwa W artykule przedstawiono wyniki dwu- i trójwymiarowych symulacji numerycznych opływu budynków wykonanych
Bardziej szczegółowoSegmentacja obrazów cyfrowych z zastosowaniem teorii grafów - wstęp. autor: Łukasz Chlebda
Segmentacja obrazów cyfrowych Segmentacja obrazów cyfrowych z zastosowaniem teorii grafów - wstęp autor: Łukasz Chlebda 1 Segmentacja obrazów cyfrowych - temat pracy Temat pracy: Aplikacja do segmentacji
Bardziej szczegółowoALGORYTM PRZETWARZANIA OBRAZU DETEKCJA I ANALIZA OBSZARÓW IMAGE PROCESSING ALGORITHM BLOB DETECTION AND ANALYSIS
ELEKTRYKA 203 Zeszyt 2-3 (226-227) Rok LIX Marek SZYMCZAK Politechnika Śląska w Gliwicach ALGORYTM PRZETWARZANIA OBRAZU DETEKCJA I ANALIZA OBSZARÓW Streszczenie. W artykule przedstawiono algorytm przetwarzania
Bardziej szczegółowoSieci Kohonena Grupowanie
Sieci Kohonena Grupowanie http://zajecia.jakubw.pl/nai UCZENIE SIĘ BEZ NADZORU Załóżmy, że mamy za zadanie pogrupować następujące słowa: cup, roulette, unbelievable, cut, put, launderette, loveable Nie
Bardziej szczegółowoKOMPUTEROWE WSPOMAGANIE CHEMICZNEJ OCHRONY ROŚLIN PRZY POMOCY PROGRAMU HERBICYD-2
Inżynieria Rolnicza 6(94)/2007 KOMPUTEROWE WSPOMAGANIE CHEMICZNEJ OCHRONY ROŚLIN PRZY POMOCY PROGRAMU HERBICYD-2 Michał Cupiał Katedra Inżynierii Rolniczej i Informatyki, Akademia Rolnicza w Krakowie Streszczenie.
Bardziej szczegółowoGrafika komputerowa. Zajęcia IX
Grafika komputerowa Zajęcia IX Ćwiczenie 1 Usuwanie efektu czerwonych oczu Celem ćwiczenia jest usunięcie efektu czerwonych oczu u osób występujących na zdjęciu tak, aby plik wynikowy wyglądał jak wzor_1.jpg
Bardziej szczegółowoWtyczka Crop3D. Wstęp. Implementacja. Sprawozdanie z realizacji projektu Bartłomiej Trzewiczek Kraków,
Sprawozdanie z realizacji projektu Bartłomiej Trzewiczek Kraków, 30.06.2015 Wtyczka Crop3D Wstęp Celem projektu było napisanie wtyczki do programu ImageJ pozwalającej na obcięcie tła i maksymalne skadrowanie
Bardziej szczegółowoModele symulacyjne PyroSim/FDS z wykorzystaniem rysunków CAD
Modele symulacyjne PyroSim/FDS z wykorzystaniem rysunków CAD Wstęp Obecnie praktycznie każdy z projektów budowlanych, jak i instalacyjnych, jest tworzony z wykorzystaniem rysunków wspomaganych komputerowo.
Bardziej szczegółowoWYKORZYSTANIE ALGORYTMÓW ROZPOZNAWANIA OBRAZU W BADANIACH NAUKOWYCH NA PRZYKŁADZIE PROGRAMU ZIEMNIAK-99
Inżynieria Rolnicza 6(94)/2007 WYKORZYSTANIE ALGORYTMÓW ROZPOZNAWANIA OBRAZU W BADANIACH NAUKOWYCH NA PRZYKŁADZIE PROGRAMU ZIEMNIAK-99 Michał Cupiał Katedra Inżynierii Rolniczej i Informatyki, Akademia
Bardziej szczegółowoInstytut Politechniczny Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa. Diagnostyka i niezawodność robotów
Instytut Politechniczny Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa Diagnostyka i niezawodność robotów Laboratorium nr 3 Generacja realizacji zmiennych losowych Prowadzący: mgr inż. Marcel Luzar Cele ćwiczenia: Generowanie
Bardziej szczegółowoWydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji. Instytut Informatyki i Elektroniki. Instrukcja do zajęć laboratoryjnych
Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Instytut Informatyki i Elektroniki Instrukcja do zajęć laboratoryjnych wersja: 1.0 Nr ćwiczenia: 12, 13 Temat: Cel ćwiczenia: Wymagane przygotowanie
Bardziej szczegółowoFraktale. i Rachunek Prawdopodobieństwa
Fraktale i Rachunek Prawdopodobieństwa Przyjrzyjmy się poniższemu rysunkowi, przedstawiającemu coś,, co kształtem tem przypomina drzewo o bardzo regularnej strukturze W jaki sposób b najłatwiej atwiej
Bardziej szczegółowoWYKŁAD 3 WYPEŁNIANIE OBSZARÓW. Plan wykładu: 1. Wypełnianie wieloboku
WYKŁ 3 WYPŁNINI OSZRÓW. Wypełnianie wieloboku Zasada parzystości: Prosta, która nie przechodzi przez wierzchołek przecina wielobok parzystą ilość razy. Plan wykładu: Wypełnianie wieloboku Wypełnianie konturu
Bardziej szczegółowoOSTASZEWSKI Paweł (55566) PAWLICKI Piotr (55567) Algorytmy i Struktury Danych PIŁA
OSTASZEWSKI Paweł (55566) PAWLICKI Piotr (55567) 16.01.2003 Algorytmy i Struktury Danych PIŁA ALGORYTMY ZACHŁANNE czas [ms] Porównanie Algorytmów Rozwiązyjących problem TSP 100 000 000 000,000 10 000 000
Bardziej szczegółowoDodawanie grafiki i obiektów
Dodawanie grafiki i obiektów Word nie jest edytorem obiektów graficznych, ale oferuje kilka opcji, dzięki którym można dokonywać niewielkich zmian w rysunku. W Wordzie możesz zmieniać rozmiar obiektu graficznego,
Bardziej szczegółowoNajprostszy schemat blokowy
Definicje Modelowanie i symulacja Modelowanie zastosowanie określonej metodologii do stworzenia i weryfikacji modelu dla danego układu rzeczywistego Symulacja zastosowanie symulatora, w którym zaimplementowano
Bardziej szczegółowoPrzestrzenne układy oporników
Przestrzenne układy oporników Bartosz Marchlewicz Tomasz Sokołowski Mateusz Zych Pod opieką prof. dr. hab. Janusza Kempy Liceum Ogólnokształcące im. marsz. S. Małachowskiego w Płocku 2 Wstęp Do podjęcia
Bardziej szczegółowo